L'évaluation de l'incertitude associée à la prévision numérique du temps à haute résolution, et en particulier l'estimation de la prévisibilité des événements de fortes précipitations en région méditerranéenne, sont les objectifs de ce travail de thèse. Nous avons procédé à l'étude de quatre sources d'incertitude contrôlant la prévisibilité de ces événements : la description des conditions d'échelle synoptique, la représentation des conditions atmosphériques à méso-échelle (notamment le flux de basses couches alimentant le système convectif), le rôle de processus physiques complexes tels que l'établissement d'une plage froide sous orage, et enfin la définition des conditions de surface. Pour quantifier l'impact de ces différentes sources d'incertitude, nous avons opté pour la méthode des prévisions d'ensemble avec le modèle AROME. Chaque source d'incertitude est étudiée individuellement à travers la génération de perturbations pertinentes, et les ensembles ainsi obtenus sont évalués dans un premier temps pour des cas de fortes précipitations. Nous avons aussi procédé à une évaluation statistique du comportement des prévisions d'ensemble réalisées sur des périodes de prévision longues de deux à quatre semaines. Cette évaluation, ainsi que celle de systèmes de prévision d'ensemble échantillonnant plusieurs sources d'incertitude simultanément, permettent d'établir une hiérarchisation de ces sources d'incertitude et enfin quelques recommandations en vue de la mise en place d'un système de prévision d'ensemble à échelle convective opérationnel à Météo-France / This PhD thesis aims at quantifying the uncertainty of convection-permitting numerical weather forecasts, with a particular interest in the predictability of Mediterranean heavy precipitating events. Four uncertainty sources, which impact the predictability of these events, were investigated : the description of the synoptic-scale circulation, the representation of meso-scale atmospheric conditions (especially the low-level jet feeding the convective systems with moist and unstable air), the impact of complex physical processes such as the setting up of a cold pool, and the definition of surface conditions. To quantify the impact of these four uncertainty sources, the ensemble forecasting technique was chosen, using the AROME model. Each uncertainty source is studied separately through the definition of dedicated perturbations, and the resulting ensembles are first evaluated over heavy precipitation case studies. We then proceed to a statistical evaluation of the ensembles for 2- and 4-week long forecast periods. This evaluation, completed with the design of ensembles sampling several uncertainty sources together, allows us to draw some practical tips for the design of an operational convective scale ensemble forecasting system at Météo-France

L'évaluation de l'incertitude associée à la prévision numérique du temps à haute résolution, et en particulier l'estimation de la prévisibilité des événements de fortes précipitations en région méditerranéenne, sont les objectifs de ce travail de thèse. Nous avons procédé à l'étude de quatre sources d'incertitude contrôlant la prévisibilité de ces événements : la description des conditions d'échelle synoptique, la représentation des conditions atmosphériques à méso-échelle (notamment le flux de basses couches alimentant le système convectif), le rôle de processus physiques complexes tels que l'établissement d'une plage froide sous orage, et enfin la définition des conditions de surface. Pour quantifier l'impact de ces différentes sources d'incertitude, nous avons opté pour la méthode des prévisions d'ensemble avec le modèle AROME. Chaque source d'incertitude est étudiée individuellement à travers la génération de perturbations pertinentes, et les ensembles ainsi obtenus sont évalués dans un premier temps pour des cas de fortes précipitations. Nous avons aussi procédé à une évaluation statistique du comportement des prévisions d'ensemble réalisées sur des périodes de prévision longues de deux à quatre semaines. Cette évaluation, ainsi que celle de systèmes de prévision d'ensemble échantillonnant plusieurs sources d'incertitude simultanément, permettent d'établir une hiérarchisation de ces sources d'incertitude et enfin quelques recommandations en vue de la mise en place d'un système de prévision d'ensemble à échelle convective opérationnel à Météo-France

Cette thèse a permis d'explorer l'apport des variables polarimétriques radar (aux longueurs d'onde centimétriques), sensibles aux propriétés microphysiques des hydrométéores, pour les modèles de prévision numérique à échelle convective. Dans la première partie de la thèse, un opérateur d'observation radar polarimétrique, cohérent avec les paramétrisations microphysiques à 1 moment couramment utilisées par les modèles opérationnels à échelle convective a été développé. Des comparaisons entre données simulées et observées pour tous les types de radar (S, C et X) ont été réalisées pour deux cas d'étude convectifs, et ont permis de valider l'opérateur d'observation. La deuxième partie de cette thèse a été consacrée à la conception et au test d'une méthode d'assimilation des variables polarimétriques, s'appuyant sur la méthode opérationnelle 1D+3D-Var, d'assimilation des réflectivités radar dans le modèle AROME. La méthode de restitution bayésienne 1D des profils d'humidité a été adaptée, afin d'inclure la phase différentielle spécifique et la réflectivité différentielle, en plus de la réflectivité, dans le vecteur d'observation. Plusieurs options de la méthode de restitution ont été testées et évaluées par des comparaisons aux observations radar et GPS. Des expériences d'assimilation menées sur deux cas convectifs ont ensuite été réalisées et ont permis d'évaluer l'impact des observations polarimétriques sur les champs analysés d'humidité ainsi que sur les prévisions de réflectivité et de cumuls de précipitation. / This PhD has explored the benefits of polarimetric variables (for centimeter wavelength radars), which are sensitive to the microphysical properties of hydrometeors, for convective scale numerical prediction models. In the first part of the PhD, a radar forward operator, consistent with the bulk 1 moment microphysical schemes typically used by the operational convective scale models, has been designed. Comparisons between observed and simulated variables for all radar types (S, C, X) have been performed for two convective cases, and helped validate the forward operator. Following these comparisons, quality controls have been specified so as to limitate the errors on the polarimetric variables before using them for assimilation. In the second part of the PhD, an assimilation method for polarimetric variables, based on the operational 1D+3D-Var assimilation method used for radar reflectivities in AROME model has been designed. The Bayesian retrieval of 1D humidity profiles has been adapted in order to include differential reflectivity and specific differential phase within the observation vector. Different options of the methodology have been tested and evaluated by comparisons with radar and GPS observations. Assimilation experiments conducted for two convective cases demonstrated an impact on analysed humidity fields. The effect of the assimilation of polarimetric variables on forecasted reflectivities and precipitation accumulations was also evaluated.

Dans un contexte de réchauffement climatique, la région d'Afrique de l'Ouest, où les sécherresses sont dévastatrices pour les populations, montre les plus fortes incertitudes sur l'évolution des précipitations. C'est aussi la première source de poussières désertiques au monde dont la production est en augmentation par la sur-exploitation des sols. Or ces poussières désertiques, associées à des épidémies de méningite, absorbent et diffusent le flux solaire entraînant alors une modification du taux d'échauffement atmosphérique. En modifiant le bilan radiatif atmosphérique elles sont alors succeptible d'influencer de la turbulence de fine échelle aux circulations atmosphériques de grande échelle. Seulement les processus en jeu dans les interactions entre les poussières désertiques et l'atmosphère sont très variés, complexes, et constituent une grande source d'incertitude dans la prévision numérique. Afin d'appréhender ces processus, un cadre de modélisation à été développé permettant à la fois la résolution explicite de la convection, la résolution du cycle de vie des poussières et de leur impact radiatif, et la prise en compte de leurs interactions sur toute l'Afrique de l'Ouest à échelle mensuelle. Sur un cas extrême de tempête de poussières en saison sèche, la forte quantité de poussières soulevée par le front entraîne une amplification par eux de la signature de la tempête. La modélisation explicite des poussières améliore la prévisibilité de la tempête. De manière plus statistique, pendant la mise en place de la mousson, en juin, la fréquente présence de poussières participe activement à l'initiation du saut de mousson. D'une part, en affaiblissant la dépression thermique Saharienne, un des principaux moteurs de la mousson, mais aussi, d'autre part, en renforçant le déplacement vers le nord du coeur de la zone de convergence inter-tropicale et des jets. A plus fine échelle, la présence de poussières impacte la localisation et le cycle diurne des systèmes convectifs. Les poussières modifient alors la couverture nuageuse dont les impacts radiatifs sont plus forts que l'effet direct des poussières. La prise en compte des effets semi-directs des poussières sont donc essentiels pour la prévision en Afrique de l'Ouest.